cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

这行代码是使用 OpenCV 库中的 findContours 函数对二值化图像 masked_image 进行轮廓检测，返回图像中所有轮廓的坐标。其中，第一个参数为输入的二值化图像，第二个参数 cv2.RETR_TREE 表示轮廓的检索模式，这种模式会检索并返回所有轮廓的层级结构信息；第三个参数 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 表示轮廓的近似方法，这种方法会存储所有轮廓的所有坐标点。最终返回的结果是一个包含所有轮廓坐标的列表。

相关问题

masked_image = cv2.bitwise_and(thresh, mask)

这行代码是使用 OpenCV 库中的 bitwise_and 函数对二值化图像 thresh 和掩膜 mask 进行按位与操作，生成一个新的二值化图像 masked_image。其中，二值化图像 thresh 用于表示目标物体的轮廓，掩膜 mask 用于将目标物体以外的区域进行遮挡。最终生成的 masked_image 是只有目标物体的轮廓部分被保留下来的二值化图像。

# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

这段代码是在对图像进行一系列处理之后，对感兴趣区间进行处理，主要包括以下几个步骤：

1. 获取图像的高和宽，用于后续处理。
2. 定义一个多边形区域，表示感兴趣区间，用于筛选轮廓。
3. 对感兴趣区间进行掩码操作，将区间内的像素值设为255，其它区域设为0，以便后续轮廓检测。
4. 对掩码后的图像进行轮廓检测，获取轮廓信息。
5. 遍历所有轮廓，根据面积、宽高比等条件筛选出符合条件的轮廓，并在图像上绘制出符合条件的轮廓和矩形框。

整个过程主要是为了提取感兴趣的区间并筛选出符合条件的轮廓，以便后续对斑马线位置进行判断。